• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.603-608
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• 2007

In the conventional AOA(angle-of-arrival) positioning utilizing reverse-link wireless channel, each sensor should be equipped with an array antenna to measure the incident angle of signal transmitting from a tag. To perform the complicated signal processing for angle measurements, sensor size and its power consumption will be large. In some applications like mobile robot location, there exists no strict restriction in tag size or in power consumption. Rather, it is desirable that the sensor would be as small as possible. This paper presents a new AOA positioning method utilizing forward-link channel. Under the assumption that the mobile robot is operating on the flat surface, the measurement model for FLAOA(tiJrward-link AOA) is derived first. Two kinds of position estimation algorithms using FLAOA measurements are proposed; Gauss-Newton method and closed-fonn solution method. With the proposed methods, we can ohtain the attitude of robot as well as its position. Positioning performance of proposed methods is compared by computer simulation. Simulation results show that the closed-form solution method using FLAOA measurements is suitable for indoor robot positioning.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.479-483
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• 2006

Indoor positioning is recently highlighted and various kinds of indoor positioning systems are under developments. Since positioning systems have their own characteristics, proper positioning scheme should be chosen according to the required specifications. Positioning methods are often classified into time-based and angle-based one, and this paper presents the error analysis of these location methods. Because measurement equations of these methods are nonlinear, linearization is usually needed to get the position estimate. In this paper, Gauss-Newton method is used in the linearization. To analyze the position error, we investigate the error ellipse parameters that include eccentricity, rotation angle, and the size of ellipse. Simulation results show that the major axes of error ellipses of TOA and AOA method lie in different quadrants at most region of workspace, especially where the geometry is poor. When the TOA/AOA hybrid scheme is employed, it is found that the error ellipse is reduced to the intersection of ellipses of TOA and AOA method.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제12권3호
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• pp.266-273
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• 2011

This paper deals with missile autopilot design for agile turn phase in air-to-air engagement scenarios. To attain a fast response, angle-of-attack (AOA) is adopted for an autopilot command structure. Since a high operational AOA is generally required during the agile turn phase, dealing with the aerodynamic uncertainties can be a challenge for autopilot design. As a remedy, a new controller design method based on robust nonlinear control methodology such as time delay control is proposed in this paper. Nonlinear observer is also proposed to estimate the AOA in the presence of the model uncertainties. The performance of the proposed controller with variation of the aerodynamic coefficients is investigated through numerical simulations.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.485-489
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• 2006

In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and closed-form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a self-tuning weighted least square AOA algorithm that is a modified version of the conventional closed-form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권6호
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• pp.877-894
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• 2022

Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues associated with the production of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete to help reduce CO₂ emissions in the construction industry. The compressive strength (f_c) of GPC is predicted using artificial intelligence approaches in the present study when ground granulated blast-furnace slag (GGBS) is substituted with natural zeolite (NZ), silica fume (SF), and varying NaOH concentrations. For this purpose, two machine learning methods multi-layer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF) were considered and hybridized with arithmetic optimization algorithm (AOA), and grey wolf optimization algorithm (GWO). According to the results, all methods performed very well in predicting the f_c of GPC. The proposed AOA - MLP might be identified as the outperformed framework, although other methodologies (AOA - RBF, GWO - RBF, and GWO - MLP) were also reliable in the fc of GPC forecasting process.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1840-1848
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• 2017

선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.623-628
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• 2013

역지향성 배열 안테나 시스템은 기존의 빔형성 기술들에 비하여 복잡도가 낮고 간단하여 시스템 동작 속도가 빠르다. 따라서 고속이동체 환경에서의 빔추적에 용이하다. 하지만 역지향성 배열 안테나는 다중경로 환경 또는 다중 사용자 신호에 따른 AOA(anle of arrival) 추정에 어려움이 있다. 이러한 AOA 추정의 불확실성을 개선 하기 위해 MUSIC 알고리즘과 결합한 디지털 역지향성 배열 안테나 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 위상을 추정하는 디지털 PLL 하나를 통하여 위상을 찾는 디지털 역지향성 배열 안테나 시스템을 설계하며 시속 300Km/h의 속도의 이동체를 송수신 거리 100m일때, 원 경로를 따라 움직이는 환경에서의 역지향성 배열 안테나 시스템의 성능을 확인하였고, 다중경로 환경을 고려 하였을 때 시스템의 성능 또한 확인하였다. 고속 추적 모델에 따라AOA를 추적한 결과 10dB의 SNR에서는 오차크기의 평균이 $4.2^{\circ}$, SNR이 20dB인 경우에는 오차크기 평균이 $1.3^{\circ}$이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권9호
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• pp.889-895
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• 2011

최신의 항공기는 상대 항공기의 레이더에 검출되지 않기 위해 다양한 방법을 적용하고 있다. 레이더를 통해 감지가 어려운 적기의 존재 유무를 파악하고 적기와의 상대적인 거리 차이와 방위를 추정하기 위해 레이더 경보 수신기(RWR, Radar Warning Receiver)가 이용될 수 있다. 기존의 레이더 경보 수신기는 도달 각(AOA, Angle Of Arrival)을 구하고, 도달 각의 방향성으로 레이더 펄스가 발산된 위치를 추정하였다. 따라서 보다 정확한 위치를 추정하기 위해서 보다 정확한 도달 각을 구하는데 초점을 두었다. 반면 도달 각을 정확하게 구하더라도 레이더 펄스를 발산한 상대 항공기가 빠른 속도로 이동하는 경우 정확한 위치 추정은 어렵다. 본 논문에서는 레이더 펄스가 발산된 정확한 위치를 추정하기 위하여, 초고주파의 레이더 펄스 신호에서 저주파수 신호의 위상지연차를 이용하여, 관심 영역에 대한 스캐닝 기법으로 레이더 펄스가 발산된 위치를 추정하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.713-720
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• 2018

신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기법, 간섭제거 기술, 및 송신 빔형성 기법 등을 기반으로 하는 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 다양한 신호정보를 효율적으로 수집하기 위해 요구되는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기, 적응 빔형성기, 신호처리 및 D/B 유닛, 송신 빔형성기로 구성된 신호정보 수집을 위한 위성 시스템의 효율적인 구조를 소개한다. 제시된 구조는 다양한 신호의 정확한 도래각 추정을 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 또는 재밍 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용하며, 수집된 정보 및 데이터의 효과적인 송신을 위해 MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성 기법을 적용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 소개된 위성 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권3호
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• pp.259-276
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• 2024

The undrained shear strength is widely acknowledged as a fundamental mechanical property of soil and is considered a critical engineering parameter. In recent years, researchers have employed various methodologies to evaluate the shear strength of soil under undrained conditions. These methods encompass both numerical analyses and empirical techniques, such as the cone penetration test (CPT), to gain insights into the properties and behavior of soil. However, several of these methods rely on correlation assumptions, which can lead to inconsistent accuracy and precision. The study involved the development of innovative methods using extreme gradient boosting (XGB) to predict the pile set-up component "A" based on two distinct data sets. The first data set includes average modified cone point bearing capacity (q_t), average wall friction (f_s), and effective vertical stress (σ_vo), while the second data set comprises plasticity index (PI), soil undrained shear cohesion (S_u), and the over consolidation ratio (OCR). These data sets were utilized to develop XGBoost-based methods for predicting the pile set-up component "A". To optimize the internal hyperparameters of the XGBoost model, four optimization algorithms were employed: Particle Swarm Optimization (PSO), Social Spider Optimization (SSO), Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), and Sine Cosine Optimization Algorithm (SCOA). The results from the first data set indicate that the XGBoost model optimized using the Arithmetic Optimization Algorithm (XGB - AOA) achieved the highest accuracy, with R2 values of 0.9962 for the training part and 0.9807 for the testing part. The performance of the developed models was further evaluated using the RMSE, MAE, and VAF indices. The results revealed that the XGBoost model optimized using XGBoost - AOA outperformed other models in terms of accuracy, with RMSE, MAE, and VAF values of 0.0078, 0.0015, and 99.6189 for the training part and 0.0141, 0.0112, and 98.0394 for the testing part, respectively. These findings suggest that XGBoost - AOA is the most accurate model for predicting the pile set-up component.